Содержание

1. Введение
2. Теоретические аспекты классификации текстов

   1. Определение классификации текстов
   2. Применение методов машинного обучения в лингвистике

3. Метод опорных векторов (SVM)

   1. Основы метода
   2. Алгоритм SVM
   3. Преимущества и недостатки

4. Подготовка и обработка текстовых данных

   1. Этапы предобработки текстов
   2. Выбор признаков

5. Результаты эксперимента

   1. Описание использованных датасетов
   2. Оценка точности модели

6. Заключение
7. Список литературы

Введение

Классификация текстов является одной из ключевых задач в области обработки естественного языка и машинного обучения. С помощью различных методов можно автоматически распределять текстовые данные по заданным категориям, что находит широкое применение в таких областях, как анализ тональности, фильтрация спама, рекомендательные системы и многое другое. В данной курсовой работе рассматривается метод опорных векторов (SVM) как один из эффективных инструментов для решения задач классификации текстов. Этот метод позволяет создавать модели, которые могут успешно справляться с многообразием текстовой информации, обеспечивая высокую точность классификации. Важным этапом работы является подготовка текстовых данных, включая их предобработку и выбор признаков, что в значительной степени влияет на качество модели. Цель данной работы — раскрыть основные аспекты классификации текстов с использованием метода опорных векторов, проанализировать его эффективность и практическую применимость.

Советы студенту по написанию курсовой работы

1. Начните с изучения темы. Ознакомьтесь с основами классификации текстов и методами машинного обучения. Это поможет вам лучше понимать контекст и место вашего исследования в общем направлении.

2. Ищите актуальную литературу. Используйте научные статьи, диссертации и книги по лингвистике и компьютерным наукам. Обратите внимание на русскоязычные источники, так как они могут содержать информацию, конкретно относящуюся к вашим задачам.

3. Концентрируйтесь на методах SVM. Изучите, как этот метод применяется в классификации текстов, какие алгоритмы существуют, а также их плюсы и минусы.

4. Соберите данные для эксперимента. Попробуйте найти открытые датасеты для классификации текстов, такие как наборы данных для анализа тональности или классификации новостных статей.

5. Обратите внимание на предобработку текстов. Это критически важный этап, который включает такие шаги, как токенизация, удаление стоп-слов и стемминг. Разберитесь с основными методами обработки текста.

6. Планируйте структуру вашей работы. Убедитесь, что каждый раздел логично следует за предыдущим и все части работы взаимосвязаны.

7. Обратите внимание на оформление. Следуйте требованиям учебного заведения по оформлению курсовых работ. Правильное цитирование и компиляция библиографии также важны.

Список литературы

1. В. Г. Бубнов. "Классификация текстов с использованием методов машинного обучения". Москва: Наука, 2020.
2. А. Л. Петров. "Основы обработки естественного языка". Санкт-Петербург: Питер, 2021.
3. И. С. Сидорова. "Методы и алгоритмы классификации текстов. Учебное пособие". Казань: КГУ, 2022.
4. Н. Ю. Смирнова. "Распознавание текстов с использованием метода опорных векторов". Вестник науки и образования, № 4, 2019.
5. С. В. Иванова. "Обработка текстов: от теории к практике". Екатеринбург: УрФУ, 2021.